Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial, la visión por computadora y otras tecnologías de información en la construcción de plantas de energía inteligentes, los requisitos de las plantas de energía para el monitoreo del estado de las unidades hidro-generadoras (HGU) son cada vez más altos. Basado en esto, este documento aplica YOLOv5 al escenario de monitoreo del estado de las HGU y propone un método para la medición de la velocidad del rotor (RSM) y la identificación del estado de operación (OSI) de las HGU basado en YOLOv5. El método propuesto se aplica al RSM y OSI reales de las HGU. Los resultados experimentales muestran que la Precisión y el Recall del método propuesto para la imagen del rotor son del 99.5% y 100%, respectivamente. En comparación con los métodos tradicionales, el monitoreo de imágenes en línea basado en visión por computadora no solo logra una RSM de alta precisión y la determinación en tiempo real y precisa de los estados de operación, sino que también realiza el monitoreo de imágenes de video del rotor, la predicción de la tendencia de operación del rotor y la advertencia temprana de estados de operación anormales, de modo que el personal pueda encontrar las peligros ocultos a tiempo y garantizar el funcionamiento seguro de la HGU.